随机误差下广义Erlang(n)风险模型的破产前最大余额分析

首发论文
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本文探讨了"带扩散的广义Erlang(n)风险模型破产前资产余额的最大值"这一关键主题，由王姗姗和张春盛两位作者合作完成。在保险业中，破产前资产余额的最大值是一个重要的指标，它反映了保险公司资产的稳健程度。然而，随机误差因素对资产余额过程的轨迹产生了显著影响，使得研究这一问题的复杂性增加。 在文章中，作者深入研究了在随机扰动下广义Erlang(n)风险模型中的最大剩余资本分布。他们通过建立一个带有特定边界条件的齐次积分微分方程，来刻画破产前的最大资产余额动态。特别地，当每个索赔金额服从合理的分布时，他们能够得出明确的结果。这种方法相较于简单的广义Erlang(n)风险模型（如参考文献[7]中的结果）有显著的扩展，使得理论更加实用且分析更为精细。 该研究涉及到的关键概念包括 Sparre Andersen 风险过程，这是评估保险公司财务状况的一种统计模型；广义Erlang(n)索赔等待时间，这是一种常用的描述索赔到达的随机过程；以及扩散过程，它反映了资产变动中的随机波动。通过对这些概念的深入理解，作者不仅解决了实际问题，也为理解和管理保险公司的风险提供了理论支持。 这篇首发论文对于理解和估计保险公司面对随机扰动时的风险承受能力具有重要意义，它的研究方法和成果对于保险业的风险管理和精算实践具有实际应用价值。通过解决复杂的数学模型，本文为保险行业的风险管理工具库增添了新的洞察。

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全国银行招聘考试考前必做英语模拟测试题及答案.docx

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how to use js.design to design a data table about trade

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class Accounting: def __init__(self,income,pay): self.i=income self.p=pay def surplus(self): incomes=sum(self.i) pays=sum(self.p) sur=incomes-pays print("一年剩余{}".format(sur)) def average(self): income_age=sum(self.i)/len(self.i) pay_age=sum(self.p)/len(self.p) print("平均收入{}\n平均支出{}".format(income_age,pay_age)) li1=[5000,5200,5500,5300,5000,5600,5100,5400,5200,5000,5400,5300] li2=[1000,900,1100,500,800,2000,700,1000,1000,900,1100,1000] a1=Accunting(li1,li2) a1.surplus() a1.average() 帮我看一下这些代码哪里错了

2023-05-28 上传
print("平均收入{}\n平均支出{}".format(income_age, pay_age)) li1 = [5000, 5200, 5500, 5300, 5000, 5600, 5100, 5400, 5200, 5000, 5400, 5300] li2 = [1000, 900, 1100, 500, 800, 2000, 700, 1000, 1000, ...

class Accounting: def _init_(self,income,pay): self.i=income self.p=pay def surplus(self): incomes=sum(self.i) pays=sum(self.p) sur=incomes-pays print("一年省余{}".format(sur)) def average(self): income_avg=sum(self.i)/len(self.i) pay_avg=sum(self.p)/len(self.p) print("平均收入{}\n平均支出{}".format(income_avg,pay_avg)) li1=[5000,5200,5500,5300,5000,5600,5100,5400,5200,5000,5400,5300] li2=[1000,900,1100,500,800,2000,700,1000,1000,900,1100,1000] a1=Accounting(li1,li2) a1.surplus() a1.average() 能帮我看一下这些代码哪里出错了

2023-05-28 上传
print("平均收入{}\n平均支出{}".format(income_avg, pay_avg)) li1 = [5000, 5200, 5500, 5300, 5000, 5600, 5100, 5400, 5200, 5000, 5400, 5300] li2 = [1000, 900, 1100, 500, 800, 2000, 700, 1000, 1000, ...

create trigger tri_jieshu on reader_borrow for insert as declare @id varchar(50) select @id=borrow_id from inserted update book_borrowing set book_surplus=book_surplus-1 where book_id=@id create trigger tri_huanshu on reader_back for insert as declare @id varchar(50) select @id=back_id from inserted update book_borrowing set book_surplus=book_surplus+1 where book_id=@id create proc payment @id varchar(20),@name varchar(20) as begin select borrow_date,back_date from reader_back,reader_borrow where back_id=borrow_id and back_id=@id and borrow_bookname=back_bookname and (select datediff(day, borrow_date,back_date) FROM reader_back,reader_borrow)>7 end create view view_pay as select * from reader_back,reader_borrow where (borrow_id=back_id and borrow_bookname=back_bookname) create proc proc_pay (@id varchar(20)) as select back_id,back_bookname,back_date,borrow_date from view_pay where back_id=@id exec proc_pay @id='1'该代码有什么语法错误

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update book_borrowing set book_surplus=book_surplus-1 where book_id=(select book_id from inserted) ``` 和 ``` update book_borrowing set book_surplus=book_surplus+1 where book_id=(select book_id from ...

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2023-05-24 上传
% (Aeq*X = Beq) but this requires the use of the 'Aeq' and 'Beq' options. % The problem can also have upper bounds on the variables (X ) but this % requires the use of the 'lb' option. % % [X,FVAL,...
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